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基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
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从多元智能理论来看,学习者对不同形式的信息接收效果不一,"互联网+"资源与技术为英语听说课程提供了多种选择。基于听说课程的应用性特征,本文重点探究线上与线下教学与评估活动中基础环节的整合,以期构建多元化的教学模式。通过大学英语听说课程模式改革,突破英语课堂教学限制,提高英语日常使用的可能性,实现听力与口语的形成性评估实践。 相似文献
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